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由于不同类型的精密定位装置存在着机械传动性能上的差异，使得莫尔信号的变化无法用统一的数学模型描述，因此利用差动莫尔信号在相平面中的疏密分布特性，在聚类分析基础上设计BP神经网络模式分类器，将精密定位控制问题转化为莫尔信号在相平面中的归类问题，由此实现了大步快速驱动与细分步驱动相结合的定位技术。实验表明该方法能够成功应用在精密定位控制中，并灵活解决了定位过程中速度与精度之间的矛盾。